大学开始发Token，这届打工人有点危险

当代大学生的新福利，已经卷到Token了。

有学校每天给学生1亿Token免费额度，有学校每周发1亿Token，还有学校直接发1000元算力券。

看到这消息，估计不少毕业多年的打工人都有点羡慕。

自己每个月还在给各种AI工具充会员，大学生已经开始免费领Token了。

要知道，现在稍微重度使用一下AI Coding，或者让智能体连续执行几个复杂任务，Token消耗就可能相当可观。一些AI产品的会员套餐还不便宜，想调用更强的模型，往往又得额外掏钱。

而高校正在帮学生承担这笔费用。

最夸张的，每人每天能用1亿Token。这种额度，普通人光靠聊天估计很难消耗完。

看来以后大学招生，除了比较专业排名、保研率、宿舍条件，可能还得问问：你们学校每天发多少Token？

01、大学开始卷Token福利了

先看看各家学校有多大方。

中国科学技术大学今年5月启动了“词元计划”，面向全校师生开放大模型公共服务。学校甚至在招生宣传中表示，2026级新生入学后，每天可以获得1亿Token免费额度，每日重置。

这个数字确实很大。

学校提供的大模型平台接入了DeepSeek、GLM、千问等主流模型，支持API调用。学生可以用它写代码、分析数据、搭建知识库、开发智能体。

而且学生还真用上了。

截至今年9月初，平台已经有1.2万名师生使用，日均处理超过300亿Token，累计处理超过1.4万亿Token。

学校举办的“一〇七杯”算力与智能体开发大赛，吸引了600多名学生参加，比赛期间消耗超过3400亿Token。

这帮学生消耗Token的速度，估计不少上班族都比不过。

同济大学也加入了发Token的队伍。

10月26日，同济大学上线新的AI服务平台，每个账号每周发放1000积分，按相应模型的兑换规则，最高可折合1亿Token。

其实同济在2024年9月就上线了AI应用创新平台。学校此前公布的数据显示，平台注册师生已超过2.4万人，累计创建1.1万多个智能体。

如今又有了新的免费额度。

清华大学则换了一种发福利的方式。

今年9月，清华与并行科技启动了“算力券2.0”计划。企业将在未来三年提供总计3000万元算力支持。

图片来自网络

符合条件的在校师生，完成身份认证即可领取1000元基础算力券，教师和博士后还可以申请额外额度。

这些算力券可以用来调用模型API、租用GPU、使用计算集群等。

北京大学也没闲着。

10月22日，北大宣布与阿里云合作，为师生免费提供一年的Qoder编程智能体服务。

获得授权的账号，每月有3000 Credits额度，用完了还可以按规定申请追加，不过授权名额有限。

北大还设置了闲置账号回收机制。如果当月实际使用额度不足获赠额度的三分之一，账号就可能被收回。

看来学校也担心学生光领福利不用，白白浪费资源。

北京邮电大学今年9月则推出了“人人有算力”平台，为近1万名本科生和研究生新生开通免费AI算力账户，并计划在年内向全校师生开放。

此外，福建移动还围绕高校AI创意大赛，面向全省90所高校规划了约2500亿Token免费调用额度。

这份名单估计还会继续变长。

不过需要说明的是，各家的Token、积分和算力券不是统一计价的。同样1亿Token，调用不同模型的成本可能相差很多，不能直接用这些数字判断哪所学校花钱最多。

02、免费Token，对大学生到底有多大用处？

如果只是每天跟豆包、千问聊聊天，问问作业、写写总结，1亿Token确实没太大必要。

不少国产大模型原本就提供免费的聊天服务。

但如果学生准备开发一款AI产品，情况就不同了。

例如，一个计算机专业的学生想做一款校园智能体，帮同学查询课表、整理课程资料、回答校园生活问题。

从原型设计、代码开发到调试测试，都可以使用AI。涉及模型API调用时，还需要反复测试提示词、调整模型和处理异常。

这些操作都可能产生费用。

尤其是AI Coding，代码量越大、项目越复杂，反复读取代码、修改文件、运行测试，消耗的Token可能相当惊人。

对于已经工作的程序员来说，每月花几十元、几百元购买AI服务，或许还能接受。

可大学生未必舍得。

尤其是一些家庭经济条件普通的学生，可能刚开始研究AI Coding，就得先比较各家的会员套餐和API价格。

如果学校愿意承担一部分成本，学生至少可以少一些顾虑。

开发失败了，可以重新做；模型效果不理想，可以继续测试。甚至可以同时调用多个模型，研究哪个更适合自己的项目。

我觉得这件事还有一个很大的好处：让更多非计算机专业的学生，也有机会尝试开发自己的AI应用。

比如学法律的学生，可以尝试制作法律文献检索助手；学医学的学生，可以研究医学知识库；学设计的学生，也可以利用AI Coding开发自己的小产品。

这也是为什么我很看好AI Coding的普及。

很多没有编程基础的人，已经可以借助AI完成一些简单应用的开发。当然，想做成一款可靠、可用的产品，仍然需要理解业务、验证结果、处理各种问题。

大学生有时间、有想法，学校再提供免费Token，确实有机会折腾出不少有意思的东西。

说不定未来一批AI创业项目，就是这些学生在宿舍里用学校发的Token开发出来的。

03、学生用AI写作业，老师怎么办？

高校大规模开放AI服务后，还有一个问题挺值得讨论。

以后大学生的作业，该怎么布置？

现在不少AI Coding工具已经能够根据自然语言生成代码，完成一些相对完整的开发任务。

写论文初稿、整理文献、制作PPT、分析数据，AI也都能帮忙。

一份原本需要几天才能完成的基础编程作业，学生把需求描述清楚，AI可能很快就能生成一个能运行的版本。

老师如果还按照原来的方式布置作业，恐怕很难判断学生究竟掌握了多少知识。

甚至可能出现这样的场景：

学生用AI写作业，老师用AI批改作业。

双方都挺省事，只有知识在中间走了个过场。

现在一些老师对AI比较抵触，也可以理解。辛辛苦苦设计的作业，学生随手交给AI，几分钟就完成了，确实让人头疼。

但大学完全禁止学生使用AI，也不太现实。

企业里的程序员已经在用AI写代码，产品经理在用AI做原型，设计师在用AI生成素材。学生毕业之后，工作中也会接触这些工具。

学校可以考虑调整一些课程作业和考核方式。

例如，让学生用AI开发一款真实可用的产品，现场讲清楚需求从哪里来、为什么这样设计、遇到了哪些技术问题，以及怎么验证AI生成的结果。

尤其是AI写出来的代码出了Bug，学生究竟有没有能力排查？

如果只是复制提示词、等待AI输出，做出来的产品看着再漂亮，也很难证明自己学到了东西。

北邮在开放免费算力的同时，还强调AI使用规范，要求学生在相关学习成果中如实说明AI的使用情况。

我觉得类似的探索可以再多一些。

学生当然可以用AI，但也需要对最终交付的结果负责。毕竟进入职场以后，老板也不会因为你的代码是AI写的，就允许产品天天出Bug。

04、当AI原住民开始找工作，谁最有压力？

看着大学开始免费发Token，我突然想到一个问题。

再过两三年，当这批在大学里天天使用AI Coding、开发智能体的学生走进职场，会是什么场景？

这代大学生有一个很大的优势：他们接触AI的时间足够早。

有些学生刚上大学，就开始用AI写代码、做PPT、整理文献，甚至自己开发APP。学校还免费提供Token，鼓励他们多用、多试。

使用AI对他们来说，可能就跟我们使用搜索引擎、Office软件一样自然。

反观现在的职场。

虽然AI已经火了好几年，但仍然有不少职场人停留在偶尔用AI写写周报、润色文案的阶段。还有人觉得AI生成的东西不靠谱，懒得研究，甚至有些抵触。

如果这种差距持续下去，未来的职场可能会出现很有趣的一幕。

一个刚毕业的大学生，没多少工作经验，却能熟练使用AI完成竞品调研、产品原型、数据分析，甚至写出一个能运行的Demo。

旁边工作了五六年的老员工，还在用传统方式整理Excel、画原型、写需求文档。

当然，刚毕业的学生往往缺乏业务经验，对商业模式、用户需求和复杂项目的理解，也很难跟有经验的职场人相比。

但AI正在帮他们缩短这段差距。

过去，一个产品经理可能需要工作好几年，才能熟练掌握需求分析、原型设计、数据分析等技能。如今借助AI工具，新人学习和完成一些基础工作的速度有机会大幅提升。

程序员、设计师、运营等岗位，也会遇到类似的情况。

这里还有一个挺现实的问题。

很多企业正在通过AI提高效率，招聘时也开始关注候选人能否熟练使用AI工具。

假设两个候选人，一个有五年工作经验，但很少使用AI；另一个只有两年经验，却能熟练利用AI完成工作。

如果业务理解和交付质量差距不大，企业会更愿意选择谁？

当然，也别以为大学生掌握了AI，就能轻松找到工作。

AI同样在压缩部分初级岗位的工作量。以前公司可能需要招聘几个新人来写基础代码、整理资料、制作简单设计，未来借助AI，少数有经验的员工就可能完成。

所以，这批大学生进入职场后，可能也会面临更加激烈的竞争。

有工作经验的职场人，依然有自己的优势。特别是懂业务、懂用户、能够独立解决复杂问题的人，再配合AI工具，竞争力可能更强。

真正需要警惕的，是那些长期抵触AI，又习惯用工作年限证明自己价值的人。

在AI工具越来越普及的情况下，五年工作经验和一年工作经验重复五次，企业会分得越来越清楚。

现在很多职场人担心AI抢自己的饭碗。

再过几年，真正让他们感到压力的，可能是一批从大学时代就天天用AI的年轻人。

毕竟，人家上大学的时候，每天都在免费消耗上亿Token练手。

你还在纠结，到底要不要开一个AI会员。